一种基于智联网的摄像机协同作业方法、系统及计算机存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于智联网的摄像机协同作业方法、系统及计算机存储介质，应用于由多个智能体通过网络连接形成的智联网中；其中，每个智能体为具备存储、计算和联网能力的摄像机；所述智能体通过同一知识模型进行协同工作；协同作业方法包括：多个智能体对各监控场景进行不断监控，当后台用户判断出现需处理事件，定义所述需处理事件的事件类型、被监控事件的发生地点、被监控事件的监控起始时间和预测的监控结束时间作为事件向量，输入摄像机协同工作模型，输出得到后台用户与摄像机协同工作列表。本发明专利技术利用智联网摄像机的分析能力搭建摄像机协同作业模型，解放摄像机后台用户的设计编排任务的压力。的设计编排任务的压力。的设计编排任务的压力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智联网的摄像机协同作业方法、系统及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及智能视频分析监控领域，尤其涉及一种基于智联网的摄像机协同作业方法、系统及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着图像人工智能与嵌入式设备技术不断发展，摄像机越来越具备独立智能处理图像视频的能力。单个摄像机可以分析车辆、行人甚至事件等需求。在实际中利用摄像机分析处理一个事件时往往需要多个摄像机共同参与并需要人工不断调整干预，才能将一个事件准确的分析清楚。
[0003]现有技术提出了多个摄像机的协同工作，即在事先设定好协同的规则，遇到特定的分析处理场景就按照事先预定的协同规则进行多个摄像机联合分析。这类方法比较死板，根本问题在于，多个摄像机的协同工作的规则是需要人工进行设定的，是需要人对场景进行分析后进行设计的，而摄像机仅仅是被动接收规则，这给用户造成较大的规则编排的开销。
[0004]本专利技术提出一种摄像机，带有存储、计算和联网功能的，运用智联网理念，将摄像机看成是一个智能体，自主协同式的与用户完成联合拍摄与分析。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种基于智联网的摄像机协同作业方法、系统及计算机存储介质，用以解决现有技术中摄像机分析处理一个事件时需要人工设定协同工作规则的技术问题。为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：一种基于智联网的摄像机协同作业方法，应用于由多个智能体通过网络连接形成的智联网中；其中，每个智能体为具备存储、计算和联网能力的摄像机；所述智能体通过同一知识模型进行协同工作，所述知识模型包括：被监控事件的事件类型、被监控事件的发生地点、被监控事件的监控起始时间和监控结束时间以及后台用户与摄像机的协同工作列表；协同作业方法包括：多个智能体对各监控场景进行不断监控，当后台用户判断出现需处理事件，定义所述需处理事件的事件类型、被监控事件的发生地点、被监控事件的监控起始时间和预测的监控结束时间作为事件向量，输入摄像机协同工作模型，输出得到后台用户与摄像机协同工作列表；所述协同工作列表包括一个以上的摄像机任务和人员任务，每个摄像机任务和人员任务均包含有下一个分析处理的角色标识以指示摄像机任务和人员任务的次序。
[0006]优选的，所述摄像机任务包括：被使用摄像机的网络标识、被使用摄像机部署的地理位置、被使用摄像机使用的起始时间和结束时间，在起始时间和结束时间被使用摄像机所使用的分析处理能力，以及下一个分析处理的角色标识；所述人员任务包括：人员标识、下达的指令和下一个分析处理的角色标识；
其中，角色标识为人员标识或摄像机标识。
[0007]优选的，所述摄像机协同工作模型通过以下方法训练得到：根据多组所述后台用户与所述摄像机的交互式监控操作的信息，构建通过同一知识模型进行协同工作的协同工作知识；将历史积累的多组协同工作知识作为学习样本；根据每一个学习样本的知识模型，构建事件向量到后台用户与摄像机的协同工作列表的映射；建立自回归模型，利用所述学习样本进行训练得到摄像机协同工作模型。
[0008]优选的，根据多组所述后台用户与所述摄像机的交互式监控操作的信息，构建通过同一知识模型进行协同工作的协同工作知识，包括以下步骤：S1 多个摄像机对各监控场景进行监控并将视频流传至后台监控中心；每个摄像机的智联网能力模型表示为，其中代表摄像机的网络标识，代表该摄像机的计算能力，代表存储能力，代表该摄像机部署的地理位置，为摄像机分析处理能力列表；知识模型表达为，其中为被监控的事件类型，为被监控事件的发生地点，为被监控事件的监控起始时间和监控结束时间，为后台用户与摄像机协同工作列表，内容分为摄像机任务和人员任务；摄像机任务为，其中代表被使用摄像机的网络标识，代表被使用摄像机部署的地理位置，代表被使用摄像机使用的起始时间和结束时间，代表在时间内被使用摄像机所使用的分析处理能力，代表下一个分析处理的角色标识；人员任务为，其中为人员标识，为下达的指令，代表下一个分析处理的角色标识；角色标识为人员标识或摄像机标识；S2 后台用户根据视频流不断判断是否有异常情况发生，若判断发生异常情况，由后台用户定义，，，其中为异常事件的事件类型、为拍摄到所述异常事件的摄像机的部署位置、为使用所述摄像机的起始时间；然后转入S3；S3 后台用户发出指令，即，若指令包括需要被使用的摄像机的网络标识和所述需要被使用的摄像机的分析能力，则转入S4，若指令为结束，则转入S6；S4 开始指令的下一个摄像机任务，即，若不为空，则将所述存储为上一条记录中的，否则转入S3；S5 标识为 的摄像机开始运用指令中的分析能力，系统记录此摄像机的
、、和，分析结束后由后台用户确认分析结果，分析结果通过则结束使用此摄像机记录使用，并转入S4；若不通过，则将此摄像机的、、和删除，并转入S3；S6 后台用户确认使用摄像机拍摄所述异常事件的结束时间；S7 收集S3~S5中的后台用户任务列表和摄像机任务列表的构建摄像机协同工作列表。
[0009]优选的，训练所述摄像机协同工作模型时，所述方法还包括以下步骤：针对每一个知识模型，由后台用户确认，将其中协同工作列表中不需要指挥员下指令的任务去掉，需要由指挥员做决策和下指令的任务保留，得到更新的知识模型；其中，为更新后的协同工作列表；根据每一个学习样本的知识模型，构建事件向量到所述更新后的协同工作列表的映射；建立自回归模型，根据事件向量到所述更新后的协同工作列表的映射，利用所述学习样本进行训练得到摄像机协同工作模型。
[0010]本专利技术的实施例还提供了一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
[0011]本专利技术的实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述方法中的步骤。
[0012]本专利技术具有以下有益效果：本专利技术的一种基于智联网的摄像机协同作业方法通过采集摄像机所监控事件的事件属性，并将所述事件属性输入至摄像机协同作业模型中，输出得到协同工作任务列表。利用智联网摄像机的分析能力搭建摄像机协同作业模型，解放摄像机后台用户的设计编排任务的压力。
[0013]除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本专利技术还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本专利技术作进一步详细的说明。
附图说明
[0014]构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术一种基于智联网的摄像机协同作业方法、系统及计算机存储介质的流程图。
具体实施方式
[0015]以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以由权利要求限定
和覆盖的多种不同方式实施。
[0016]参见图1，本专利技术的一种基于智联网的摄像机协同作业方法，应用于由多个智能体通过网络连接形成的智联网中；其中，每个智能体为具备存储、计算和联网能力的摄像机；所述智能体通过同一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智联网的摄像机协同作业方法，其特征在于，应用于由多个智能体通过网络连接形成的智联网中；其中，每个智能体为具备存储、计算和联网能力的摄像机；所述智能体通过同一知识模型进行协同工作，所述知识模型包括：被监控事件的事件类型、被监控事件的发生地点、被监控事件的监控起始时间和监控结束时间以及后台用户与摄像机的协同工作列表；协同作业方法包括：多个智能体对各监控场景进行不断监控，当后台用户判断出现需处理事件，定义所述需处理事件的事件类型、被监控事件的发生地点、被监控事件的监控起始时间和预测的监控结束时间作为事件向量，输入摄像机协同工作模型，输出得到后台用户与摄像机协同工作列表；所述协同工作列表包括一个以上的摄像机任务和人员任务，每个摄像机任务和人员任务均包含有下一个分析处理的角色标识以指示摄像机任务和人员任务的次序。2.根据权利要求1所述一种基于智联网的摄像机协同作业方法，其特征在于，所述摄像机任务包括：被使用摄像机的网络标识、被使用摄像机部署的地理位置、被使用摄像机使用的起始时间和结束时间，在起始时间和结束时间被使用摄像机所使用的分析处理能力，以及下一个分析处理的角色标识；所述人员任务包括：人员标识、下达的指令和下一个分析处理的角色标识；其中，角色标识为人员标识或摄像机标识。3.根据权利要求1所述一种基于智联网的摄像机协同作业方法，其特征在于，所述摄像机协同工作模型通过以下方法训练得到：根据多组所述后台用户与所述摄像机的交互式监控操作的信息，构建通过同一知识模型进行协同工作的协同工作知识；将历史积累的多组协同工作知识作为学习样本；根据每一个学习样本的知识模型，构建事件向量到后台用户与摄像机的协同工作列表的映射；建立自回归模型，利用所述学习样本进行训练得到摄像机协同工作模型。4.根据权利要求3所述一种基于智联网的摄像机协同作业方法，其特征在于，根据多组所述后台用户与所述摄像机的交互式监控操作的信息，构建通过同一知识模型进行协同工作的协同工作知识，包括以下步骤：S1多个摄像机对各监控场景进行监控并将视频流传至后台监控中心；每个摄像机的智联网能力模型表示为，其中代表摄像机的网络标识，代表该摄像机的计算能力，代表存储能力，代表该摄像机部署的地理位置，为摄像机分析处理能力列表；知识模型表达为，其中为被监控的事件类型，为被监控事件的发生地点，为被监控事件的监控...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏东，
申请(专利权)人：湖南乐泊科技有限公司，
类型：发明
国别省市：